[發明專利]一種基于改進SLIC方法的鐵路貨車地板破損故障識別方法

有效

• 申請號: 202010947341.5
• 申請日: 2020-09-10
• 公開（公告）號: CN112101182B
• 公開（公告）日: 2021-05-07
• 發明（設計）人: 高恩穎
• 申請（專利權）人: 哈爾濱市科佳通用機電股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06T3/40
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標事務所 23109
• 代理人: 張換男

1.一種基于改進SLIC方法的鐵路貨車地板破損故障識別方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

步驟一、獲取途經貨車的高清線陣圖像；

步驟二、從步驟一獲取的圖像中截取出地板所在區域的原始圖像；

步驟三、將步驟二獲得的原始圖像分為4個子區域，舍棄僅包含轉向架的子區域后，對其余的3個子區域進行拼接，獲得拼接圖像；

步驟四、根據拼接圖像中各像素點的灰度值，從拼接圖像中定位出感興趣區域；

步驟五、對定位出的感興趣區域進行超像素分割，最終獲得各個超像素塊；

所述步驟五的具體過程為：

步驟五一、初始化聚類中心；

步驟五二、基于聚類中心進行超像素分割，獲得超像素分割結果；

步驟五三、對步驟五二的超像素分割結果進行連通性增強，獲得最終的超像素塊分割結果；

所述步驟五一的具體過程為：

步驟1、將灰度梯度大于閾值的像素點設為非種子點選取區域G；

步驟2、給定超像素個數為N，初始化種子點集合

步驟3、定義集合L＝{感興趣區域邊界點集合B}∪{區域G中的點}∪{P}；

步驟4、對于拼接圖像中的除了集合L的任意一點(x_p,y_p)，計算(x_p,y_p)到集合L的最小距離D(x_p,y_p)；

分別計算出每個點到集合L的最小距離后，獲得最小距離的集合D；

將集合D中最大值所對應的點記為

將點加入種子點集合P，獲得更新后的種子點集合P；

步驟5、利用更新后的種子點集合P重復執行步驟3至步驟4的過程，直至達到設置的迭代次數N時，種子點集合P中的種子點數為N，將獲得的N個種子點作為N個初始聚類中心；

步驟六、從獲得的各個超像素塊中篩選出疑似故障超像素塊，利用篩選出的疑似故障超像素塊對SVM判別器進行訓練，獲得訓練好的SVM判別器；

步驟七、對于采集的待識別圖像，對待識別圖像進行步驟二至步驟五的處理后，獲得超像素塊，將篩選后疑似故障的超像素塊輸入訓練好的SVM判別器進行判定，判定是否發生地板破損故障，并上傳識別結果。

2.根據權利要求1所述的一種基于改進SLIC方法的鐵路貨車地板破損故障識別方法，其特征在于，所述高清線陣圖像是利用搭建在貨車軌道周圍的高清設備獲取的。

3.根據權利要求1所述的一種基于改進SLIC方法的鐵路貨車地板破損故障識別方法，其特征在于，所述從步驟一獲取的圖像中截取出地板所在區域的原始圖像，需要利用硬件的軸距信息和地板部件的位置信息來實現。

4.根據權利要求1所述的一種基于改進SLIC方法的鐵路貨車地板破損故障識別方法，其特征在于，所述將步驟二獲得的原始圖像分為4個子區域，其中，原始圖像左側的1/4區域為第2子區域，原始圖像右側的1/4區域為第3子區域，第2子區域與第3子區域之間的區域的上半部分為第1子區域，第2子區域與第3子區域之間區域的下半部分為第4子區域；且每個子區域的邊緣與相鄰子區域的邊緣有50個像素寬度的重疊；

將僅包含轉向架信息的第4子區域去除后，將第2子區域和第3子區域拼接到第1子區域的下方，得到拼接圖像。

5.根據權利要求1所述的一種基于改進SLIC方法的鐵路貨車地板破損故障識別方法，其特征在于，所述步驟四的具體過程為：

將拼接圖像中各像素點做行列投影，將行方向上像素平均灰度值的波谷位置以及列方向上像素平均灰度值的波谷位置作為感興趣區域的邊界，進而定位出感興趣區域。